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算法题总结1--排序篇
1.快排2.力扣11 盛水最多的容器双指针思路:由短板决定储水量,所以从序列两端遍历,最终的容水量=max(最短板的高度*两板之间的距离),同时在遍历的时候,选择短板向中间移动。3.力扣42 接雨水双指针思路:每个柱子接到的雨水等于这个柱子左右两边最大值中较小者减去柱子本身的高度4.力扣96 不同的二叉搜索树...原创 2020-09-01 16:21:14 · 328 阅读 · 0 评论 -
ppt免费模版
高质量PPT模板网站转载 2020-08-19 21:18:04 · 236 阅读 · 0 评论 -
检索评价指标--准确率、召回率、mAP
原创 2020-08-04 22:07:42 · 832 阅读 · 0 评论 -
gradient_accumulation_steps
gradient_accumulation_steps如果显存不足,我们可以通过gradient_accumulation_steps梯度累计来解决。假设原来的batch size=10,数据总量为1000,那么一共需要100train steps,同时一共进行100次梯度更新。若是显存不够,我们需要减小batch size,我们设置gradient_accumulation_steps=2,那么我们新的batch size=10/2=5,我们需要运行两次,才能在内存中放入10条数据,梯度更新的次数不原创 2020-08-04 14:07:39 · 8807 阅读 · 4 评论 -
服务器指定GPU跑程序
在.py中指定import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3" #指定第三块gpu在命令行指定CUDA_VISIBLE_DEVICES = 2, 3, 4 bash your_file.sh在环境变量中指定#打开.bashrc,#打开.bashrc,加入下面代码export CUDA_VISIBLE_DEVICES = 2, 3, 4转载服务器指定GPU跑程序...转载 2020-07-24 09:38:14 · 1591 阅读 · 0 评论 -
pytorch中查看gpu信息
torch.cuda.is_available()cuda是否可用;torch.cuda.device_count()返回gpu数量;torch.cuda.get_device_name(0)返回gpu名字,设备索引默认从0开始;torch.cuda.current_device()返回当前设备索引;params.device = torch.device(‘cuda’ if torch.cuda.is_available() else ‘cpu’)params.device = torc转载 2020-07-21 17:06:25 · 2068 阅读 · 0 评论 -
KL散度
含义KL散度就是衡量两个概率差异性的一个指标,差异性越大,那么KL散度就越大。散度也叫做相对熵。公式如下:p(x)是实际的概率分布,q(x)是预测的概率分布,当两者完全一样的时候,散度为0。【注意】D(q||p)不一定等于D(p||q)...原创 2020-06-17 10:29:35 · 600 阅读 · 0 评论 -
liunx常用操作(陆续填充~)
创建文件mkdir file_name解压操作unzip file_name.zip有一次显示解压不成功,后面发现是压缩包没有下载全tar -zxvf file_name.tar.gz移动mv file_name.txt 想要移动到的目录文件夹举例: mv file_name.txt new_path删除文件rm file_name.txt...原创 2020-06-09 10:07:04 · 164 阅读 · 0 评论 -
Nvidia-smi
转载 2020-06-12 09:56:02 · 189 阅读 · 0 评论
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